铁雪资源网 Design By www.gsvan.com

NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成:

·实际的数据

·描述这些数据的元数据

大部分操作仅针对于元数据,而不改变底层实际的数据。

关于NumPy数组有几点必需了解的:

·NumPy数组的下标从0开始。

·同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。

NumPy数组属性

在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴(axes),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。

NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有:

1.ndarray.ndim:数组的维数(即数组轴的个数),等于秩。最常见的为二维数组(矩阵)。

2.ndarray.shape:数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性。

3.ndarray.size:数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积。

4.ndarray.dtype:表示数组中元素类型的对象,可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。

5.ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如,一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits,每个字节长度为8,所以64/8,占用8个字节),又如,一个元素类型为complex32的数组item属性为4(32/8)。

6.ndarray.data:包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。

数组拼接方法一

思路:首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组。

示例1:

> import numpy as np
> a=np.array([1,2,5])
> b=np.array([10,12,15])
> a_list=list(a)
> b_list=list(b)
> a_list.extend(b_list)
> a_list
[1, 2, 5, 10, 12, 15]
> a=np.array(a_list)
> a
array([ 1, 2, 5, 10, 12, 15])

该方法只适用于简单的一维数组拼接,由于转换过程很耗时间,对于大量数据的拼接一般不建议使用。

数组拼接方法二

思路:numpy提供了numpy.append(arr,values,axis=None)函数。对于参数规定,要么一个数组和一个数值;要么两个数组,不能三个及以上数组直接append拼接。append函数返回的始终是一个一维数组。

示例2:

> a=np.arange(5)
> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
> np.append(a,10)
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 10])
> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
 
> b=np.array([11,22,33])
> b
array([11, 22, 33])
> np.append(a,b)
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 11, 22, 33])
 
> a
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
> b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
> b
array([[ 7, 8, 9],
    [10, 11, 12]])
> np.append(a,b)
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

numpy的数组没有动态改变大小的功能,numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中。

数组拼接方法三

思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,...是数组类型的参数

示例3:

> a=np.array([1,2,3])
> b=np.array([11,22,33])
> c=np.array([44,55,66])
> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下,axis=0可以不写
array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果
 
> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])
> np.concatenate((a,b),axis=0)
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [11, 21, 31],
    [ 7, 8, 9]])
> np.concatenate((a,b),axis=1) #axis=1表示对应行的数组进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31],
    [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

示例4:

> from time import clock as now
> a=np.arange(9999)
> b=np.arange(9999)
> time1=now()
> c=np.append(a,b)
> time2=now()
> print time2-time1
28.2316728446
> a=np.arange(9999)
> b=np.arange(9999)
> time1=now()
> c=np.concatenate((a,b),axis=0)
> time2=now()
> print time2-time1
20.3934997107

可知,concatenate()效率更高,适合大规模的数据拼接

总结

以上就是本文关于numpy数组拼接简单示例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

浅谈numpy数组的几种排序方式

Python编程给numpy矩阵添加一列方法示例

Python numpy生成矩阵、串联矩阵代码分享

如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

标签:
numpy,数组拼接,python,numpy数组拼接,numpy,拼接两个数组,numpy,数组

铁雪资源网 Design By www.gsvan.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com

评论“numpy数组拼接简单示例”

暂无numpy数组拼接简单示例的评论...

稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?